Rapid and accurate diagnosis of diseases is very important for appropriate treatment of patients. Recent advances in molecular-level interaction and detection technologies are upgrading the clinical diagnostics by providing new ways of diagnosis, with higher speed and accuracy. In particular, DNA microarrays can be efficiently used in clinical diagnostics which span from discovery of diseaserelevant genes to diagnosis using its biomarkers. Diagnostic DNA microarrays have been used for genotyping and determination of disease-relevant genes or agents causing diseases, mutation analysis, screening of single nucleotide polymorphisms (SNPs), detection of chromosome abnormalities, and global determination of posttranslational modification. The performance of DNA-microarray-based diagnosis is continuously improving by the integration of other tools. Thus, DNA microarrays will play a central role in clinical diagnostics and will become a gold standard method for disease diagnosis. In this paper, various applications of DNA microarrays in disease diagnosis are reviewed. Special effort was made to cover the information disclosed in the patents so that recent trends and missing applications can be revealed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.545-550
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2004
The study of available genotypes (biodiversity analysis) in bacterial communities is of growing importance in several fields such as ecology, environmental technology, clinical diagnostics, etc. These culture-independent genotyping techniques, especially amplifying 16S rRNA genes, attempt to overcome some shortcomings of conventional cultivation method. Biodiversity analysis based on molecular technique were laborious for base-calling chromatogram, trimming primer sites, correcting strand directions, electing representative operation taxonomic units (OTU), etc. Also, biologists wanted intuitively to confirm results of the above processes. For making up these demands, we developed the web application based on Folder-Process-Filter (FPF) modeling with correspondence to classical Model-View-Controller model. The model of web application leads to keep virtues of simplicity and directness for development and management of the stepwise web interfaces. The web application was developed in Perl and CGI on Linux workstation. It can be freely accessed from http://home.pusan.ac.kr/~genome/tools/rat.htm.
Recent advances in high-throughput genotyping technologies have enabled us to conduct a genome-wide association study (GWAS) on a large cohort. However, analyzing millions of single nucleotide polymorphisms (SNPs) is still a difficult task for researchers conducting a GWAS. Several difficulties such as compatibilities and dependencies are often encountered by researchers using analytical tools, during the installation of software. This is a huge obstacle to any research institute without computing facilities and specialists. Therefore, a proper research environment is an urgent need for researchers working on GWAS. We developed BioSMACK to provide a research environment for GWAS that requires no configuration and is easy to use. BioSMACK is based on the Ubuntu Live CD that offers a complete Linux-based operating system environment without installation. Moreover, we provide users with a GWAS manual consisting of a series of guidelines for GWAS and useful examples. BioSMACK is freely available at http://ksnp.cdc.go.kr/biosmack.
The aim of this study was to determine whether single nucleotide polymorphisms (SNP) in the beef cattle adipocyte fatty-acid binding protein 3 and 4 (FABP3 and FABP4) genes are associated with carcass weight (CW) and back fat thickness (BF) of beef cattle. By direct DNA sequencing in 24 unrelated Korean native cattle, we identified 20 SNPs in FABP3 and FABP4. Among them, 10 polymorphic sites were selected for genotyping in our beef cattle. We performed SNP, haplotype and linkage disequilibrium studies on 419 Korean native cattle with the 10 SNPs in the FABP genes. Statistical analysis revealed that 220A>G (I74V) and 348+303T>C polymorphisms in FABP4 showed putative associations with BF traits (P=0.02 and 0.01, respectively). Our findings suggest that the polymorphisms in FABP4 may play a role in determining one of the important genetic factors that influence BF in beef cattle.
We examined the contribution of CYP2C9 and CYP2C19 genotypes and drug interactions to the phenytoin metabolism among 97 Korean epileptic patients to determine if pharmacogenetic testing could be utilized in routine clinical practice. The CYP2C9 polymorphism is a wellknown major genetic factor responsible for phenytoin metabolism. The CYP219 polymorphism, with a high incidence of variant alleles, has a minor influence on phenytoin treated Koran patients. Using a multiple regression model for evaluation of the CYP2C9 and CYP2C19 genotypes, together with other non-genetic variables, we explained 39.6% of the variance in serum phenytoin levels. Incorporation of genotyping for CYP2C9 and CYP2C19 into a clinical practice may be of some help in the determination of phenytoin dosage. However, because concurrent drug treatment is common in patients taking phenytoin and many environmental factors are likely to play a role in drug metabolism, these factors may overwhelm the relevance of CYP polymorphisms in the clinical setting. Further investigations with an approach to dose assessment that includes comprehensive interpretation of both pharmacogenetic and pharmacokinetic data along with understanding of the mechanism of drug interactions in dosage adjustment is warranted.
Kawasaki disease (KD) is believed to be infectious but etiology and the mechanism of development remain elusive. The aim of this study was to investigate the association between transmembrane channel-like 1 (TMC1) gene and KD. One hundred nine KD patients and 424 normal controls were enrolled. Of all KD patients, 34 developed coronary artery lesions (CALs). Eleven single nucleotide polymorphisms (SNPs) within TMC1 gene were selected and SNP genotyping was performed by the direct sequencing. Genotype frequencies were analyzed with the SNPAnalyzer, Helixtree, and SNPStats programs. In the present study, six SNPs (rs7851577, rs10781105, rs2589615, rs1663743, rs1373628, and rs1373626) were significantly associated with the risk of KD. In further haplotype analysis, one haplotype (CGGACCCT) showed a significant association between KD and control groups. These results suggest that TMC1 gene may be a susceptibility gene for KD in Korean population.
Omari, Mohammad Kamran;Lee, Jayoung;Faqeerzada, Mohammad Akbar;Joshi, Rahul;Park, Eunsoo;Cho, Byoung-Kwan
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.1
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pp.119-130
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2020
With the current rapid growth and increase in the world's population, the demand for nutritious food and fibers and fuel will increase. Therefore, there is a serious need for the use of breeding programs with the full potential to produce high-yielding crops. However, existing breeding techniques are unable to meet the demand criteria even though genotyping techniques have significantly progressed with the discovery of molecular markers and next-generation sequencing tools, and conventional phenotyping techniques lag behind. Well-organized high-throughput plant phenotyping platforms have been established recently and developed in different parts of the world to address this problem. These platforms use several imaging techniques and technologies to acquire data for quantitative studies related to plant growth, yield, and adaptation to various types of abiotic or biotic stresses (drought, nutrient, disease, salinity, etc.). Phenotyping has become an impediment in genomics studies of plant breeding. In recent years, phenomics, an emerging domain that entails characterizing the full set of phenotypes in a given species, has appeared as a novel approach to enhance genomics data in breeding programs. Imaging techniques are of substantial importance in phenomics. In this study, the importance of current imaging technologies and their applications in plant phenotyping are reviewed, and their advantages and limitations in phenomics are highlighted.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.14-14
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2017
The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.
The objective of this study was to genetically characterize isolates of Giardia duodenalis and to determine if zoonotic potential of G. duodenalis could be found in stray cats from urban and suburban environments in Guangzhou, China. Among 102 fresh fecal samples of stray cats, 30 samples were collected in Baiyun district (urban) and 72 in Conghua district (suburban). G. duodenalis specimens were examined using light microscopy, then the positive specimens were subjected to PCR amplification and subsequent sequencing at 4 loci such as glutamate dehydrogenase (gdh), triose phosphate isomerase (tpi), ${\beta}$-giardin (bg), and small subunit ribosomal RNA (18S rRNA) genes. The phylogenetic trees were constructed using obtained sequences by MEGA5.2 software. Results show that 9.8% (10/102) feline fecal samples were found to be positive by microscopy, 10% (3/30) in Baiyun district and 9.7% (7/72) in Conghua district. Among the 10 positive samples, 9 were single infection (8 isolates, assemblage A; 1 isolate, assemblage F) and 1 sample was mixed infection with assemblages A and C. Based on tpi, gdh, and bg genes, all sequences of assemblage A showed complete homology with AI except for 1 isolate (CHC83). These findings not only confirmed the occurrence of G. duodenalis in stray cats, but also showed that zoonotic assemblage A was found for the first time in stray cats living in urban and suburban environments in China.
Background: The prostaglandin-endoperoxide synthase 2 [PTGS2, commonly known as cyclooxygenase-2 (COX-2)] is an enzyme induced by proinflammatory stimuli that is often overexpressed in malignant tissue and involved in the synthesis of prostaglandins and thromboxanes, regulators of processes such as inflammation, cell proliferation, and angiogenesis, all relevant for cancer development. We investigated whether a functional genetic polymorphism, rs5277, in COX-2 may have a risk-modifying effect on sporadic colorectal cancer in an Iranian population. Materials and Methods: We conducted a case-control study on 167 patients with colorectal cancer and 197 cancer-free controls in Taleghani Hospital in Tehran, Iran, between 2007 and 2011. Peripheral blood samples of both groups were processed for DNA extraction and genotyping of the COX-2 gene polymorphism (rs5277) using PCR-RFLP. RFLP results were confirmed by direct sequencing. Logistic regression analysis was performed to calculate the adjusted odds ratio (OR) and 95% confidence interval (95% CI). Results: There was no significant difference in the distribution of COX-2 gene rs5277 polymorphism genotype and the allelic form, among CRC patients compared with the healthy control group (p: 0.867). Conclusions: Our results suggest that rs5277 polymorphism in COX2 could not be a good prognostic indicator for patients with CRC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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